DDPG　DDPG介绍2 ddpg输出的不是行为的概率, 而是具体的行为, 用于连续动作 (continuous action) 的预测 公式推导　推导 代码实现的gym的pendulum游 ...

　　　在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...

作者：YeBobr 链接：https://www.zhihu.com/question/273665262/answer/388296862 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 最近在深度学习在语音增强中的应用最前沿的应该 ...

前面都是value based的方法，现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的 ...

转自：https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6117588.html?utm_source=itdadao&utm_medium=refer ...

😃 　　传统的语音增强方法基于一些设定好的先验假设，但是这些先验假设存在一定的不合理之处。此外 ...

Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount ...

在深度学习领域，对于数据量的要求是巨大的，在CV领域，我们通过图像数据增强对现有图像数据进行处理来丰富图像训练集，这样可以有效的泛化模型，解决过拟合的问题。 常用的图像数据增强方式有旋转图像、裁剪图像、水平或垂直翻转图像，改变图像亮度等，为了方便训练模型，我们通常会对数据进行归一化或者标准化 ...